# simple_nlp/task_sentiment.py
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情感分析任务示例
演示如何编写与伪分布式任务执行器兼容的任务模块
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import time
import os
import json
import logging
from tqdm import tqdm

# 从环境变量获取节点ID
node_id = os.environ.get('NODE_ID', 'unknown')
# 获取节点日志器
logger = logging.getLogger(f"node_{node_id}")

def run_task(carry_model, optimize_model, evaluate_model):
    """
    执行情感分析任务
    
    参数:
        carry_model: 执行模型配置
        optimize_model: 优化模型配置
        evaluate_model: 评估模型配置
        
    返回:
        dict: 任务执行结果
    """
    logger.info(f"开始情感分析任务: carry={carry_model}, optimize={optimize_model}, evaluate={evaluate_model}")
    
    # 模拟加载数据集
    logger.info(f"加载执行模型 {carry_model}")
    
    # 假设我们有一些样本数据
    samples = ["I love this product", "Terrible experience", "It was okay", "Amazing service"] * 25
    
    # 模拟配置算法
    logger.info(f"使用优化模型 {optimize_model} 进行分析处理")
    logger.info(f"使用评估模型 {evaluate_model} 进行结果评估")
    
    # 处理结果
    results = []
    
    
    print(f"开始处理 {len(samples)} 个样本...")  # 这个print会被重定向到日志文件
    
    # 使用tqdm显示进度（输出到日志文件）
    for i, text in enumerate(tqdm(samples, desc="情感分析")):
        # 模拟处理时间
        time.sleep(0.05)
        
        # 简单的情感判断逻辑
        if "love" in text.lower() or "amazing" in text.lower():
            sentiment = "positive"
        elif "terrible" in text.lower():
            sentiment = "negative"
        else:
            sentiment = "neutral"
        
        # 输出详细处理信息
        if i % 20 == 0:
            print(f"已处理 {i}/{len(samples)} 个样本")
        
        # 记录结果
        results.append({"text": text, "sentiment": sentiment})
    
    # 计算结果统计
    positive_count = sum(1 for r in results if r["sentiment"] == "positive")
    negative_count = sum(1 for r in results if r["sentiment"] == "negative")
    neutral_count = sum(1 for r in results if r["sentiment"] == "neutral")
    
    # 记录总结
    logger.info(f"情感分析完成: 正面={positive_count}, 负面={negative_count}, 中性={neutral_count}")
    
    # 返回结果
    return {
        "carry_model": carry_model,
        "optimize_model": optimize_model,
        "evaluate_model": evaluate_model,
        "total_samples": len(samples),
        "positive_count": positive_count,
        "negative_count": negative_count,
        "neutral_count": neutral_count,
        "positive_percentage": positive_count / len(samples) * 100,
        "accuracy": 0.92  # 模拟准确率
    }